关键词： 物联网技术   高压输电电缆   故障定位   小波变换技术   行波测距理论   电缆零序电压   电流信号  

摘要： 高压输电电缆周围环境复杂,存在多种干扰因素,影响故障定位的准确性。因此,提出基于物联网技术的高压输电电缆故障定位方法。利用物联网技术对电缆零序电压、电流信号进行监测,对故障信号进行识别、采集、传输,采用小波变换技术对监测信号进行滤波处理,之后利用行波测距理论确定发生电缆故障的地理位置,实现基于物联网技术的高压输电电缆故障定位。实验证明,所提方法定位结果与实际故障地理位置基本一致,最大定位误差为0.02m,基本可以实现对高压输电电缆故障的精准定位。

关键词： 机电一体化   故障   诊断  

摘要： 在机电一体化产品广泛应用的当下,设备故障诊断与维护的重要性日益凸显。本研究围绕该领域深入展开,先是系统剖析常见故障类型及成因,点明机械类故障源于磨损、装配不当;电气类故障多因元器件失效、线路问题;软件与控制系统故障则涉及程序漏洞与通讯故障。继而详述诊断技术,涵盖传统振动、油液分析,基于模型诊断以及智能诊断手段,对比不同技术优势与适用场景。最后聚焦维护策略,从预防性维护的巡检、监测,到修复性维护的应急处理、质量把控均给出实操方案,旨在为从业者提供全面、精准的运维指导,助力提升机电产品可靠性,降低故障损失,推动机电产业高效、稳健发展。

关键词： 卫星物联网   远程高压线路   故障定位  

摘要： 提出一种基于卫星物联网技术的远程高压线路故障精准定位方法,通过在线路关键节点部署智能传感器采集多源数据,设计高质量数据传输方案,采取卫星物联网和多源异构数据融合的高压线路故障精准定位算法。实验结果表明,该方法相比传统行波-暂态混合定位方法,在定位精度、识别准确率、定位时延及系统可靠性等方面均具有明显优势。

关键词： 复合灾害   故障率   整体还原论   输电线路   在线评估   自适应决策优化  

摘要： 针对灾种孤立分析难以适应电网复杂外部环境时变性与耦合性的问题,系列论文的首篇建立了基于整体还原论(WRT)的灾害综合分析框架。作为续篇,文中提出了一种基于灾害综合分析的输电线路故障率在线评估算法。首先,根据气象灾害态势时间序列的粗粒化特征,对复合灾害状态和趋势进行分类编码。其次,通过划分复合灾害区、复合地理特征区、复合灾害与地理特征重叠区,提出线路段粒度自适应划分方法。然后,根据“离线按分类特征优化、在线按实际灾情执行”的机制,评估每类复合灾害态势下每个线路段的故障率,再将复合灾害的致灾过程看作一个整体,聚合线路段故障率得到每条线路的故障率时间序列。最后,以中国某省实际电网运行数据为例,验证了所提方法的有效性。

关键词： 卧螺离心机   轴承   润滑油   优化  

摘要： 介绍了结晶法芳烃装置在卧螺离心机调试和运行情况及存在问题,分析了卧螺离心机驱动端和非驱动端轴承温度超标原因,并根据分析的原因制定了相应的措施。最后介绍了改造后卧螺离心机的运行情况。

关键词： 牵引车   进气噪声   模态分析   车内噪声  

摘要： 为降低某牵引车低阻进气系统对驾驶室内噪声的影响,基于模态仿真分析和台架模态测试,建立进气系统模态仿真模型,对影响驾驶室内噪声的进气系统主要阶次噪声进行定位、定频,并利用该模型研究了进气系统进气道总成、空气滤清器总成和底座总成噪声的特点、相应降噪措施及效果,通过精准控制上述主要总成的模态并进行优化设计,有效降低了驾驶室内噪声。

关键词： 冶金生产线   减速机   轴承保持架   故障诊断   设计优化  

摘要： 随着冶金生产线自动化水平的不断提高,重载减速机传动系统的稳定性对生产效率和设备寿命提出了更高要求。Duiy 运行中轴承保持架断裂等常见故障,深入分析了断裂模式、高速轴载荷影响及振动信号特征,并建立基于振动传感器和加速度包络技术的故障诊断方法。结合频谱分析,实现了故障的精确识别。在此基础上,通过优化保持架材料、调整载荷分布和提升润滑性能,提出了改进设计方案。结果 显著提升了轴承使用寿命和系统运行稳定性,为冶金设备性能优化和故障预测提供了可靠技术支持。

关键词： 新能源汽车   典型故障   设计缺陷   检测   维护  

摘要： 随着全球环境问题日益严峻,新能源汽车因其低碳、环保的特性逐渐成为未来汽车工业发展的重要方向。新能源汽车核心技术的复杂性使其在实际应用中常遭遇动力系统、电池管理系统及充电设备等关键部件的故障问题。深入分析新能源汽车常见故障类型及其成因,尤其是设计缺陷、材料选择和关键基础技术瓶颈的影响,提出改进与创新技术、完善检测和维护体系及制定行业标准等措施,以期为提升新能源汽车整体性能和可靠性探索有效途径。

关键词： 船舶   机电设备   振动采集系统   故障诊断  

摘要： 本文聚焦船舶机电设备振动故障,先对常见故障种类进行剖析。针对振动采集系统故障参数计算难点提出了核心公式。搭建振动采集分析系统,含监测点、局域网等。给出基于数据驱动与知识库的故障处理流程,前者经大数据与专家系统,后者靠数据预处理等,均可监测、诊断故障并输出方案,提升系统可靠性与效率。

关键词： 轴承   故障诊断   小样本   变工况   元学习   卷积注意力模块  

摘要： 针对在实际生产中轴承故障数据的样本量少、不同故障类别样本分布不均衡等影响轴承故障诊断的问题,课题组提出了一种基于注意力机制的元学习方法。首先通过连续小波变换将一维振动信号转化为二维图像,并将二维图像作为网络的输入,然后采用卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)预训练特征提取器和分类器对大规模已知轴承故障的轴承数据进行预训练,增强网络对时频图特征的表示能力和分类性能,从而提高轴承故障诊断的准确性和鲁棒性;考虑了多种工况在CWRU数据集上进行交叉验证。结果显示该方法在小样本故障诊断的1-shot和5-shot任务上优于其他故障诊断方法,表明所提方法具有较高的鲁棒性和泛化性。